近日，下一代數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施提供商DataPipeline宣布完成來(lái)自知名投資方的B+輪1.2億元人民幣融資。DataPipeline將持續(xù)深化核心人才隊(duì)伍，拓寬DataOps產(chǎn)品矩陣構(gòu)建，加速市場(chǎng)與生態(tài)建設(shè)，積極參與行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)制定，推動(dòng)DataOps理念在重點(diǎn)行業(yè)落地。截至目前，DataPipeline共獲得來(lái)自金沙江創(chuàng)投、遠(yuǎn)翼投資、經(jīng)緯創(chuàng)投、BV百度風(fēng)投、峰瑞資本、清流資本等的共計(jì)五輪的投資，金額達(dá)數(shù)億元人民幣。

數(shù)據(jù)是數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代的核心生產(chǎn)要素，在數(shù)據(jù)量激增、時(shí)效性能力要求提升、數(shù)據(jù)種類(lèi)日趨復(fù)雜等的大趨勢(shì)下，企業(yè)自身的數(shù)字化建設(shè)尤其是對(duì)數(shù)據(jù)的高效管理，已成為企業(yè)戰(zhàn)略及運(yùn)營(yíng)的關(guān)注重點(diǎn)。DataOps則是在這樣的背景下誕生的重要理念。

DataOps——企業(yè)通過(guò)聚焦于從數(shù)據(jù)需求輸入到交付物輸出的全鏈路過(guò)程，在理論方法、系統(tǒng)工具、組織模式、安全風(fēng)險(xiǎn)管理的支撐下，可快速高效地實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)應(yīng)用的“研發(fā)、運(yùn)維、運(yùn)營(yíng)”的一體化、敏捷化、標(biāo)準(zhǔn)化、自動(dòng)化、智能化、價(jià)值顯性化，其正在成為企業(yè)中實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)創(chuàng)新的關(guān)鍵能力。

因此，DataPipeline將業(yè)務(wù)聚焦于組織的數(shù)據(jù)管理全景，基于DataOps理念打造下一代數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施。當(dāng)前，DataPipeline已經(jīng)形成了清晰的產(chǎn)品線(xiàn)：構(gòu)建核心自動(dòng)化數(shù)據(jù)鏈路能力的數(shù)據(jù)融合產(chǎn)品、構(gòu)建彈性系統(tǒng)資源管理和自動(dòng)化的可觀測(cè)性產(chǎn)品、構(gòu)建基于算法的智能化數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)和數(shù)據(jù)安全能力產(chǎn)品，覆蓋了圍繞“數(shù)據(jù)鏈路開(kāi)發(fā)、管理、與安全”的一整套核心組件。該產(chǎn)品體系，已經(jīng)持續(xù)引領(lǐng)金融、能源、電信、制造、地產(chǎn)、零售、互聯(lián)網(wǎng)等各行業(yè)新型數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施領(lǐng)域的最佳實(shí)踐，獲得包括多家世界五百?gòu)?qiáng)企業(yè)在內(nèi)的數(shù)百家客戶(hù)認(rèn)可。

接下來(lái)，一起具體回顧DataPipeline在產(chǎn)品、技術(shù)和商業(yè)方面取得突破性進(jìn)展。

01

聚焦DataOps理念

踩準(zhǔn)數(shù)據(jù)管理領(lǐng)域創(chuàng)新大勢(shì)

當(dāng)前，企業(yè)從上游業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)源到下游數(shù)據(jù)應(yīng)用的完整管理鏈路中，數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)的量級(jí)增加、延遲降低、種類(lèi)多元變化，已經(jīng)是明顯且普遍的趨勢(shì)，例如越來(lái)越豐富的各類(lèi)分布式核心系統(tǒng)、SaaS應(yīng)用、IOT設(shè)備等。

企業(yè)也逐漸意識(shí)到，傳統(tǒng)和新一代的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)技術(shù)與各類(lèi)大數(shù)據(jù)平臺(tái)/數(shù)據(jù)湖/湖倉(cāng)一體并不是一個(gè)替代和顛覆關(guān)系，而是一種相互補(bǔ)充、相互完善的關(guān)系，通過(guò)共生的多種模式的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和處理，可以應(yīng)對(duì)日益涌現(xiàn)的差異明顯且都在不斷變化的內(nèi)外部數(shù)據(jù)應(yīng)用需求。同時(shí)，企業(yè)對(duì)于數(shù)據(jù)應(yīng)用需求的認(rèn)識(shí)經(jīng)過(guò)不斷的實(shí)踐，也從特定、稀缺、周期長(zhǎng)的“奢侈品”邏輯升級(jí)到了必要、廣泛、快速迭代的“流通商品”邏輯。這就使得過(guò)去的數(shù)據(jù)管理范式顯得不夠迅速和靈活，并缺乏持續(xù)改進(jìn)持續(xù)運(yùn)營(yíng)的方法。因此，企業(yè)也在積極尋求一些新的理念與現(xiàn)有數(shù)據(jù)管理模式優(yōu)勢(shì)互補(bǔ)。于是，DataOps走到“歷史前臺(tái)”。

如今，DataPipeline已經(jīng)向引領(lǐng)數(shù)據(jù)管理領(lǐng)域創(chuàng)新的方向邁進(jìn)——構(gòu)建圍繞“流程+組織+工具”的DataOps數(shù)據(jù)研發(fā)運(yùn)營(yíng)一體化最佳實(shí)踐，提供該理念下的下一代標(biāo)準(zhǔn)化的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施，通過(guò)形成多模式的數(shù)據(jù)鏈路開(kāi)發(fā)、數(shù)據(jù)鏈路的可觀測(cè)性、數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)等的產(chǎn)品矩陣，幫助企業(yè)提高構(gòu)建數(shù)據(jù)應(yīng)用的效率、數(shù)據(jù)質(zhì)量、降低延遲，進(jìn)而提高ROI，降低TCO，為企業(yè)中數(shù)據(jù)流水線(xiàn)的每一個(gè)參與者賦能。

02

打造下一代數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施

釋放最先進(jìn)生產(chǎn)力

從DataPipeline的產(chǎn)品結(jié)構(gòu)上看，其致力于將企業(yè)的數(shù)據(jù)這一核心生產(chǎn)要素和企業(yè)的價(jià)值活動(dòng)通過(guò)基于DataOps的數(shù)據(jù)管理手段進(jìn)行鏈接，并沉淀成必要的數(shù)字化底層能力。總體而言，DataPipeline在基于DataOps理念打造下一代基礎(chǔ)設(shè)施層面不斷做寬做厚，覆蓋數(shù)據(jù)管理場(chǎng)景更加復(fù)雜全面。尤其因其極強(qiáng)的價(jià)值導(dǎo)向，產(chǎn)品當(dāng)前能夠進(jìn)入到客戶(hù)的核心業(yè)務(wù)場(chǎng)景，為其提供最強(qiáng)助力。具體價(jià)值體現(xiàn)為企業(yè)數(shù)據(jù)資產(chǎn)化程度、數(shù)據(jù)管理產(chǎn)品化程度、數(shù)據(jù)棧配置效率、數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)和觀測(cè)效果、業(yè)務(wù)與數(shù)據(jù)協(xié)作程度、業(yè)務(wù)建議產(chǎn)出速度、ROI等的提升。

DataPipeline產(chǎn)品體系

在發(fā)展初期，DataPipeline以Data Integration Platform數(shù)據(jù)融合平臺(tái)作為切入口，解決了數(shù)據(jù)價(jià)值釋放鏈路中最初一公里的問(wèn)題，實(shí)現(xiàn)了頭部標(biāo)桿客戶(hù)的積累。該平臺(tái)采用分布式架構(gòu)，具備多模式數(shù)據(jù)處理能力，即針對(duì)不同數(shù)據(jù)鏈路源端與目的端自動(dòng)匹配最佳的鏈路構(gòu)建方式，可進(jìn)行多元異構(gòu)的數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)、實(shí)時(shí)ELT、Reverse ETL等。同時(shí)，DataPipeline打造Data Observability Platform數(shù)據(jù)可觀測(cè)性平臺(tái)，以構(gòu)建彈性的系統(tǒng)資源管理和自動(dòng)化的可觀測(cè)性。該產(chǎn)品可實(shí)現(xiàn)基于公有云、私有云、K8s的運(yùn)行彈性資源管理，滿(mǎn)足體系運(yùn)維與質(zhì)量運(yùn)營(yíng)的可觀測(cè)性要求。

在以上產(chǎn)品實(shí)踐基礎(chǔ)上，DataPipeline獲取了大量的用戶(hù)增值需求，并啟動(dòng)了產(chǎn)品矩陣升級(jí)計(jì)劃，構(gòu)建基于算法的智能化數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)和數(shù)據(jù)安全能力。產(chǎn)品主要包括 Data Discovery Platform數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)平臺(tái)、Data Security-Ops Platform數(shù)據(jù)安全平臺(tái)，幫助客戶(hù)獲取數(shù)據(jù)探查、動(dòng)態(tài)元數(shù)據(jù)管理、數(shù)據(jù)風(fēng)險(xiǎn)管理等能力。

過(guò)去六年，DataPipeline不斷深耕全鏈路數(shù)據(jù)管理體系，憑借在DataOps領(lǐng)域的深刻理解、戰(zhàn)略前瞻和豐富實(shí)踐，現(xiàn)已形成“數(shù)據(jù)鏈路+數(shù)據(jù)可觀測(cè)性+數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)+數(shù)據(jù)安全”的一站式DataOps產(chǎn)品矩陣。該產(chǎn)品矩陣可使企業(yè)的端到端數(shù)據(jù)工作流自動(dòng)化，改善客戶(hù)在數(shù)據(jù)交付方面的體驗(yàn)，從而驅(qū)動(dòng)其更主動(dòng)的商業(yè)決策和更高效的智能化產(chǎn)品及服務(wù)。

03

引領(lǐng)賽道

踐行DataOps理念的領(lǐng)導(dǎo)者

在商業(yè)化落地層面，DataPipeline自2018年以來(lái)持續(xù)保持爆發(fā)性增長(zhǎng)，目前，DataPipeline已為國(guó)內(nèi)外數(shù)百家客戶(hù)提供產(chǎn)品與服務(wù)，覆蓋銀行、保險(xiǎn)、證券、能源、制造、地產(chǎn)、零售、互聯(lián)網(wǎng)等多個(gè)行業(yè)。這也為加快海外市場(chǎng)開(kāi)拓步伐奠定了良好的實(shí)踐基礎(chǔ)。DataPipeline的數(shù)據(jù)融合產(chǎn)品目前已形成廣泛且深入的行業(yè)客戶(hù)認(rèn)同，服務(wù)了中國(guó)銀行、中國(guó)民生銀行、中國(guó)石油、中國(guó)電信、中國(guó)人壽（海外）、吉利集團(tuán)、龍湖集團(tuán)、財(cái)通證券、恒泰證券、長(zhǎng)城汽車(chē)金融、福田康明斯、金風(fēng)科技、順如豐來(lái)、錦江酒店、銷(xiāo)售易等客戶(hù)。后續(xù)產(chǎn)品也已與銀行、證券、保險(xiǎn)等金融領(lǐng)域行業(yè)頭部客戶(hù)形成戰(zhàn)略共建項(xiàng)目。

DataPipeline部分客戶(hù)

同時(shí)，為了給全球客戶(hù)帶來(lái)更流暢高效的數(shù)據(jù)管理體驗(yàn)，DataPipeline建立最廣泛的統(tǒng)一“戰(zhàn)線(xiàn)”，已與多家廠商進(jìn)行適配互認(rèn)證、聯(lián)合方案等的合作，企業(yè)涵蓋芯片、操作系統(tǒng)、數(shù)據(jù)庫(kù)、大數(shù)據(jù)、云計(jì)算等多個(gè)領(lǐng)域，主要包括華為鯤鵬、海光、飛騰、兆芯、中科曙光、麒麟軟件、統(tǒng)信UOS、GaussDB、OceanBase、騰訊云TDSQL、SequoiaDB、TiDB、海量數(shù)據(jù)庫(kù)、易鯨捷、達(dá)夢(mèng)數(shù)據(jù)庫(kù)、瀚高數(shù)據(jù)庫(kù)、萬(wàn)里數(shù)據(jù)庫(kù)、OushuDB、Hubble數(shù)據(jù)庫(kù)、HashData、星環(huán)TDH、東方金信、華為云、阿里云、騰訊云、百度智能云、京東云、青云等。

DataPipeline生態(tài)圖譜

DataPipeline 創(chuàng)始人 & CEO陳誠(chéng)表示：

“ 非常興奮地看到各行業(yè)、各規(guī)模的企業(yè)都在構(gòu)建種類(lèi)繁多、影響行業(yè)的數(shù)據(jù)應(yīng)用。我們會(huì)持續(xù)通過(guò)建設(shè)標(biāo)準(zhǔn)化的產(chǎn)品矩陣，在DataOps理念指導(dǎo)下，堅(jiān)持技術(shù)驅(qū)動(dòng)、深耕企業(yè)服務(wù)，為豐富類(lèi)型的客戶(hù)提供創(chuàng)新的企業(yè)級(jí)軟件。無(wú)論對(duì)客戶(hù)生態(tài)伙伴還是自身產(chǎn)品，DataPipeline都秉承長(zhǎng)期主義，這是公司在復(fù)雜多變的大環(huán)境下實(shí)現(xiàn)良性增長(zhǎng)的關(guān)鍵。感謝每一位同行者，時(shí)代洪流呼嘯向前，DataPipeline與您砥礪前行，共赴山海。

”

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